Ljparser une plate-forme de développement pour la recherche Web et l'exploitation minière.
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Ljparser Mots clés

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Ljparser La description

LJPARSER est une suite complète d'outils conçus pour vous fournir de puissants modules, notamment une recherche précise de plusieurs langues, une nouvelle détection de mots, une résumation de texte, une extraction de mots-clés, etc. Caractéristiques principales: MODULE SDK de segmentation de mots chinois: Le module SDK de segmentation de mots chinois peut être fractionné des textes chinois, qui est le noyau essentiel des composants de traitement des informations chinois. Cela utilise une technologie de terrain aléatoire conditionnelle (Reportez-vous que CRF) et la précision de la sévéracité des mots près de 99%, avec une grande précision, une vitesse, une adaptabilité et un avantage fort. Les caractéristiques comprennent: la segmentation des grains degré de fusion réglable. Plus de 20 dictionnaires spécifiques à l'industrie pour prendre en charge des dictionnaires définis par l'utilisateur. POS Marquage du module SDK: Le module SDK de marquage de la langue chinoise peut étiqueter automatiquement une partie de la parole, elle peut vraiment comprendre l'environnement de la langue chinoise et il va automatiquement des mots tels que "bâtiment" étiqueté "nom" ou "verbe" ou "verbe". Rejoignez-la-jointe à l'aide d'un modèle aléatoire conditionnel, une précision de marquage du POS près de 99%, avec une grande précision, une vitesse, une adaptabilité et un autre avantage fort. Reconnaissance des entités chinoises nommées, y compris des personnes, des emplacements et des organisations Module SDK: Reconnaissance des entités chinois nommées chinoises, y compris les personnes, les emplacements et les organisations Le module SDK peut trouver automatiquement les noms cachés, les noms de lieu, les noms d'organisation en chinois, comme une compréhension profonde de la langue et de la prédiction, ces mots n'ont pas besoin d'être dans le dictionnaire. LING-JOIN À l'aide du modèle de champ aléatoire conditionnel, qui compte 97% de précision de reconnaissance et une vitesse de 10 m / s, peut être construite sur cette base, une variété de statistiques et une variété d'applications. Mot-clé Extraction du module SDK Documents: EXTRACTION DE MOT-CLÉ DE DOCUMENTS Le module SDK est capable de saisir pleinement l'idée centrale de l'article, en fonction du contenu sémantique extrait de l'article pour le compte d'un certain nombre de mots ou d'expressions. Les résultats pertinents peuvent être utilisés pour affiner la lecture, la requête sémantique et la correspondance rapide. Ce modèle de langage statistique sémantique basé sur le module, les documents traités ne sont pas restreints dans les domaines de l'industrie et peuvent identifier les mots les plus récents. La sortie marquera avec le poids des mots Extraction automatique des termes de domaine Module SDK: L'extraction automatique des termes de domaine Le module SDK est une arme puissante d'analyse de la littérature professionnelle. Il est situé au sommet de la technologie d'extraction des mots-clés, mais combine également la littérature professionnelle pour la pointe maximale du modèle de reconnaissance, qui peut effectivement appuyer sur la terminologie qui apparaît dans la littérature. Anglais Anglais Lexical Analyse SDK Module: Anglais Annexe Lexical Analyse Le module SDK est le composant essentiel du traitement de l'information en anglais, qui contient le marquage du POS, la reconnaissance d'entités nommées, y compris des personnes, des emplacements et des organisations. Avec une grande précision, une vitesse, une adaptabilité et un avantage fort, ce module a combiné la probabilité d'un modèle de combinaison et d'apprentissage automatique. Analyse lexicale japonaise Module SDK: Analyse lexicale japonaise Le module SDK est le composant essentiel du traitement de l'information japonais, qui contiennent le marquage du POS, la reconnaissance d'entités nommées, y compris des personnes, des emplacements et des organisations. Rejoignez-la-jointe à l'aide d'un modèle de champ aléatoire conditionnel, avec une grande précision, une vitesse, une adaptabilité et un avantage fort, la précision du mot proche de 99% et la précision du marquage du POS de près de 98%. Texte Middlewares miniers: Texte Middleware Mining comprend les modules miniers analysés par le texte, les sous-systèmes et les interfaces API, qui peuvent être intégrés de manière transparente à diverses applications client complexes. Ce middleware est compatible avec Windows, Linux, FreeBSD et d'autres systèmes d'exploitation différents. LING-REJOINT Texte Middleware Mining Comprend le module SDK suivant Texte de résumé Middleware: Le middleware de résumé du texte peut extraire le contenu du texte, l'extraction automatique d'un long article à la phrase clé et le paragraphe clé, et constitue un résumé. LING-REJOIGNEZ Texte Summarisation Middleware peut non seulement générer un processus cohérent pour un résumé du document, mais également supprimer la redondance et générer un résumé concis; Les utilisateurs peuvent librement définir la longueur du résumé, du pourcentage et d'autres paramètres; Ce middleware prend en charge le traitement de la langue anglaise et chinoise et la vitesse de traitement jusqu'à 20 textes par seconde. Classement de texte Middleware: Selon la littérature par type de contenu, la classification de texte Middlewarecan doit être utilisée pour la classification des nouvelles, la catégorisation des profils, la classification du courrier, la classification des documents de bureau, la classification de la zone et de nombreuses autres applications. Ce middleware réalise une classification à plusieurs niveaux et le taux de classification est jusqu'à 100 textes par seconde, la précision moyenne de 90% ou plus, et elle peut également être classée en anglais et en classification mixte chinoise. . Texte Clustering Middleware: Le clustering de texte peut être considéré comme le problème d'apprentissage non supervisé le plus important, il s'agit de la recherche d'une structure dans une collection de données non sécurisées. Un cluster est donc une collection d'objets «similaires» entre eux et sont «dissemblables» aux objets appartenant à d'autres grappes. Il peut être utilisé dans la génération automatique de sujets à chaud, suivi des événements, analyse visuelle des données et de nombreuses autres applications. Ling-Join utilise la technologie de base sémantique, non seulement rapide mais précise. Il peut également obtenir automatiquement la tendance évolutive entre les grappes. Middleware filtrant du texte: Le middleware filtrant du texte peut identifier rapidement les informations requises à partir de grandes quantités de texte et peuvent être utilisées dans des informations intelligentes filtrantes et audit de contenu ou d'autres champs. LING-JOINT combine la méthode de filtrage et de filtrage à base de règles. Le taux de précision moyen est supérieur à 90%. Les utilisateurs ont la flexibilité pour définir les règles de différents champs.

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